Un
evento raro nel proprio vissuto, in grado di abbassare le naturali difese
psichiche, è tra i fattori scatenanti la tossicodipendenza. Lo stabilisce
un’indagine condotta presso l’Istituto dei Sistemi Complessi del Consiglio Nazionale delle Ricerche (Isc-Cnr) di Roma, basata su un modello
ispirato alla fisica statistica utile a controllare e prevenire il
fenomeno della tossicodipendenza. La ricerca rientra nella partecipazione al
progetto nazionale ‘Prevo-Lab’ diretto da Riccardo Gatti della Asl di Milano – finalizzato all’analisi e al monitoraggio del fenomeno nel nostro Paese – e i
risultati sono stati pubblicati nell’ultimo numero della rivista Scientific Reports, del gruppo Nature. Lo studio ha cercato di descrivere il fenomeno su
un scala più microscopica, stabilizzando alcuni parametri nella vasta gamma di
informazioni individuali che è possibile utilizzare, per valutarne la sua
evoluzione dinamica e stabilirne un possibile controllo. Nella restrizione di
campo delle variabili eterogenee scatenanti la
dipendenza, c’è anche la constatazione che la disponibilità economica ha
un’incidenza molto più bassa del previsto nella tendenza a consumare droghe.
La scienza della complessità si dimostra quindi utile in campo sociale, introducendo la possibilità di prevedere le dinamiche collettive, nonostante le differenze
individuali, e contribuendo a pianificare un’azione di prevenzione e controllo. Il modello utilizzato, infatti, consente di
analizzare virtualmente la risposta di un fenomeno in merito a diverse
strategie risolutive utilizzate. Secondo Luciano Pietronero, a capo
del team di ricerca e direttore dell’Isc-Cnr “L’ambizione è quella di
sviluppare una descrizione quantitativa del comportamento umano, che
rappresenta certamente uno dei principali obiettivi della scienza della
complessità. Il metodo è ispirato ai cosiddetti 'modelli
ad agenti' della Fisica statistica, in cui vengono fissati dei parametri
oggettivi, ma è in grado di estrapolare il ‘sommerso’ dei comportamenti
focalizzando l’attenzione sugli aspetti accessibili ed essenziali della vita
delle persone, cioè su alcuni parametri dedotti dall’osservazione empirica del
reale”.
La fisica aiuta la prevenzione
Primary tabs
prossimo articolo
Early warning sismico: un test a posteriori sull’ultimo grande terremoto in Turchia e Siria

I sistemi di allerta sismica precoce puntano ad avvertire con secondi o decine di secondi di anticipo che è in arrivo un terremoto pericoloso. Si basano sul fatto che quando la crosta terrestre si frattura, si generano due tipi di onde. Le prime, longitudinali, solitamente non causano danni e viaggiano più velocemente delle seconde, trasversali che invece possono causare danni anche significativi agli edifici e quindi alle persone. I sistemi di allerta precoce processano il segnale delle prime onde e prevedono se e dove, nell’area circostante l’epicentro, è probabile che le seconde siano distruttive. Un gruppo di sismologi dell’Università di Napoli Federico II ha messo alla prova un approccio innovativo all’allerta precoce sfruttando i dati relativi alla prima delle due scosse che hanno colpito la regione tra Turchia e Siria a febbraio del 2023. Quella sequenza sismica ha causato quasi sessantamila morti, lasciando un milione e mezzo di persone senza casa. Nell’immagine: edifici crollati nella provincia turca di Hatay il 7 febbraio 2023. Credit: Hilmi Hacaloğlu/Voice of America.
Un gruppo di sismologi dell’Università di Napoli Federico II ha messo a punto un sistema per l’allerta sismica precoce e lo ha testato retrospettivamente sulla prima delle due scosse che hanno colpito la regione al confine tra Turchia e Siria il 6 febbraio del 2023. Considerando una soglia di intensità sismica (l’effetto del terremoto su persone e cose) moderata, il sistema si è dimostrato in grado di prevedere la zona da allertare con un anticipo che varia da 10 a 60 secondi allontanandosi dall’epicentro da 20 a 300 chilometri, con una percentuale molto contenuta di falsi allarmi.